bp神经网络多元回归权重和偏置导数的处理代码
时间: 2023-11-29 07:06:23 浏览: 54
下面是一个BP神经网络多元回归权重和偏置导数的处理代码:
```
def backward(self, X, y, learning_rate):
# 计算误差
error = self.y_hat - y
# 计算输出层的delta值
delta2 = error
# 计算隐藏层的delta值
delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)
# 计算输出层的权重和偏置的导数
grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
# 计算隐藏层的权重和偏置的导数
grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1)
grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)
# 更新权重和偏置
self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2
self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2
self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1
self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1
```
这段代码中,我们首先计算误差(error),即神经网络的输出值(self.y_hat)和实际标签值(y)之间的差异。然后,我们计算输出层的delta值(delta2)和隐藏层的delta值(delta1)。接下来,我们计算输出层的权重和偏置的导数(grad_weights2和grad_bias2),以及隐藏层的权重和偏置的导数(grad_weights1和grad_bias1)。最后,我们根据学习率(learning_rate)更新权重和偏置的值(self.weights2、self.bias2、self.weights1和self.bias1)。这样,我们就完成了一个BP神经网络的反向传播算法的实现。